Google ha audaz en silencio un Aplicación empírico de Android Eso permite a los usuarios ejecutar modelos sofisticados de inteligencia sintético directamente en sus teléfonos inteligentes sin requerir una conexión a Internet, marcando un paso significativo en el impulso de la compañía con destino a la informática de borde y la implementación de IA centrada en la privacidad.

La aplicación, llamado Colección Ai EdgePermite a los usuarios descargar y ejecutar modelos AI de la popular plataforma de abrazos de abrazos en sus dispositivos, lo que permite tareas como exploración de imágenes, coexistentes de texto, audiencia de codificación y conversaciones de múltiples vueltas mientras mantiene todo el procesamiento de datos recinto.

La aplicación, puyazo bajo una fuente abierta Atrevimiento Apache 2.0 y habitable a través de GitHub en oportunidad de tiendas de aplicaciones oficiales, representa el postrero esfuerzo de Google para democratizar el paso a capacidades avanzadas de IA al tiempo que aborda las crecientes preocupaciones de privacidad sobre los servicios de inteligencia sintético basados ​​en la estrato.

“La Colección Google Ai Edge es una aplicación empírico que coloca el poder de los modelos de IA generativos de vanguardia directamente en sus manos, ejecutándose completamente en sus dispositivos Android”, explica Google en la aplicación. lazarillo del usufructuario. “Coloque en un mundo de casos de uso creativos y prácticos de IA, todos ejecutados localmente, sin falta de una conexión a Internet una vez que se cargue el maniquí”.

Cómo los modelos de IA livianos de Google ofrecen rendimiento a nivel de estrato en dispositivos móviles

La aplicación se sostén en Plataforma parihuelas de Googleanteriormente conocido como Tensorflow litey Marcos de mediasque están específicamente optimizados para ejecutar modelos AI en dispositivos móviles con restricciones de capital. El sistema admite modelos de múltiples marcos de formación mecánico, incluidos Jax, Duro, Pythorchy Flujo tensor.

En el corazón de la ofrecimiento está el de Google Maniquí de Gemma 3un maniquí de habla compacto de 529 megabytes que puede procesar hasta 2,585 tokens por segundo durante la inferencia de pregrascos en las GPU móviles. Este rendimiento permite tiempos de respuesta sub-segundo para tareas como la coexistentes de texto y el exploración de imágenes, lo que hace que la experiencia sea comparable a las alternativas basadas en la estrato.

La aplicación incluye tres capacidades básicas: chat de IA para conversaciones de múltiples vueltas, hacer una imagen para la respuesta de preguntas visuales y un laboratorio rápido para tareas de letra único, como síntesis de texto, coexistentes de códigos y reescritura de contenido. Los usuarios pueden cambiar entre diferentes modelos para comparar el rendimiento y las capacidades, con puntos de narración en tiempo auténtico que muestran métricas como la velocidad de tiempo de tiempo y decodificación.

“La cuantización INT4 corta el tamaño del maniquí hasta 4x sobre BF16, reduciendo el uso y la latencia de la memoria”, señaló Google en documentación técnicarefiriéndose a las técnicas de optimización que hacen que los modelos más grandes sean factibles en el hardware móvil.

Por qué el procesamiento de IA en el dispositivo podría revolucionar la privacidad de los datos y la seguridad empresarial

El enfoque de procesamiento recinto aborda las crecientes preocupaciones sobre la privacidad de los datos en aplicaciones de IA, particularmente en industrias que manejan información confidencial. Al apoyar los datos en el dispositivo, las organizaciones pueden apoyar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad al tiempo que aprovecha las capacidades de IA.

Este cambio representa una reinvención fundamental de la ecuación de privacidad de IA. En oportunidad de tratar la privacidad como una restricción que limita las capacidades de IA, el procesamiento en el dispositivo transforma la privacidad en una preeminencia competitiva. Las organizaciones ya no necesitan nominar entre la poderosa IA y la protección de datos: pueden tener ambas. La matanza de las dependencias de la red incluso significa que la conectividad intermitente, tradicionalmente una valla importante para las aplicaciones de IA, se vuelve irrelevante para la funcionalidad central.

El enfoque es particularmente valioso para sectores como la atención médica y las finanzas, donde los requisitos de sensibilidad de datos a menudo limitan la apadrinamiento de IA de la estrato. Las aplicaciones de campo, como el diagnosis de equipos y los escenarios de trabajo remoto, incluso se benefician de las capacidades fuera de tangente.

Sin bloqueo, el cambio al procesamiento en el dispositivo introduce nuevas consideraciones de seguridad que las organizaciones deben acometer. Si admisiblemente los datos en sí se vuelven más seguros al no dejar el dispositivo, el enfoque cambia a proteger los dispositivos mismos y los modelos de IA que contienen. Esto crea nuevos vectores de ataque y requiere diferentes estrategias de seguridad que las implementaciones tradicionales de IA basadas en la estrato. Las organizaciones ahora deben considerar la trámite de la flota de dispositivos, la comprobación de integridad del maniquí y la protección contra ataques adversos que podrían comprometer los sistemas de IA locales.

La organización de la plataforma de Google apunta al dominio de AI móvil de Apple y Qualcomm

El movimiento de Google se produce en medio de la competencia intensificadora en el espacio de IA móvil. Manzana Motor neuronalintegrado en iPhones, iPads y Macs, ya alimenta el procesamiento del habla en tiempo auténtico y la fotografía computacional en el dispositivo. Qualcomm’s Tienes motorintegrado en chips de Snapdragon, impulsa el gratitud de voz y los asistentes inteligentes en los teléfonos inteligentes de Android, mientras que Samsung usa incrustado unidades de procesamiento neuronal En dispositivos Galaxy.

Sin bloqueo, el enfoque de Google difiere significativamente de los competidores al enfocarse en la infraestructura de la plataforma en oportunidad de las características propietarias. En oportunidad de competir directamente en capacidades de IA específicas, Google se está posicionando como la capa de colchoneta que permite todas las aplicaciones de IA móviles. Esta organización se hace eco de la plataforma exitosa se reproduce desde la historia de la tecnología, donde el control de la infraestructura resulta más valiosa que controlar aplicaciones individuales.

El momento de esta organización de plataforma es particularmente astuto. A medida que las capacidades de IA móvil se vuelven comerciales, el valencia auténtico cambia a quien puede proporcionar las herramientas, marcos y mecanismos de distribución que los desarrolladores necesitan. Al emitir la tecnología y hacerla ampliamente habitable, Google garantiza una amplia apadrinamiento al tiempo que mantiene el control sobre la infraestructura subyacente que alimenta todo el ecosistema.

Lo que revela las pruebas tempranas sobre los desafíos y limitaciones actuales de la IA móvil

La aplicación actualmente enfrenta varias limitaciones que subrayan su naturaleza empírico. El rendimiento varía significativamente en función del hardware del dispositivo, con dispositivos de incorporación matiz como el Pixel 8 Pro Manejo de modelos más grandes sin problemas, mientras que los dispositivos de nivel medio pueden tantear una viejo latencia.

Las pruebas revelaron problemas de precisión con algunas tareas. La aplicación ocasionalmente proporcionaba respuestas incorrectas a preguntas específicas, como los recuentos de la tripulación de identificación incorrecta para la nave espacial ficticia o las portadas de cómics de identificación errónea. Google reconoce estas limitaciones, con la propia IA afirmando durante las pruebas que “todavía estaba en ampliación y aún aprendiendo”.

La instalación sigue siendo engorrosa, lo que requiere que los usuarios habiliten el modo de desarrollador en dispositivos Android e instalaran manualmente la aplicación a través de Archivos APK. Los usuarios incluso deben crear cuentas faciales para abrazar a Descargar modelosagregando fricción al proceso de incorporación.

Las limitaciones de hardware destacan un desafío fundamental que enfrenta la IA móvil: la tensión entre la sofisticación del maniquí y las limitaciones del dispositivo. A diferencia de los entornos en la estrato donde los capital computacionales se pueden prosperar casi infinitamente, los dispositivos móviles deben equilibrar el rendimiento de la IA contra la duración de la fila, la trámite térmica y las limitaciones de memoria. Esto obliga a los desarrolladores a convertirse en expertos en optimización de eficiencia en oportunidad de simplemente servirse la potencia computacional sin procesar.

La revolución tranquila que podría remodelar el futuro de la IA reside en su saquillo

Google Colección Edge Ai Marca más que solo otro tirada de la aplicación empírico. La compañía ha disparado el tiro de transigencia en lo que podría convertirse en el viejo cambio en la inteligencia sintético desde que la computación en la estrato surgió hace dos décadas. Si admisiblemente los gigantes tecnológicos pasaron primaveras construyendo centros de datos masivos para impulsar los servicios de IA, Google ahora envite al futuro que pertenece a los miles de millones de teléfonos inteligentes que las personas ya llevan.

El movimiento va más allá de la innovación técnica. Google quiere cambiar fundamentalmente cómo los usuarios se relacionan con sus datos personales. Las infracciones de privacidad dominan los titulares semanalmente, y los reguladores en todo el mundo toman medidas enérgicas en las prácticas de compendio de datos. El cambio de Google con destino a el procesamiento recinto ofrece a las empresas y consumidores una alternativa clara al maniquí de negocio basado en la vigilancia que ha impulsado a Internet durante primaveras.

Google cronó esta organización con cuidado. Las empresas luchan con las reglas de gobierno de la IA, mientras que los consumidores se vuelven cada vez más cautelosos sobre la privacidad de los datos. Google se posiciona como la colchoneta de un sistema de IA más distribuido en oportunidad de competir con el hardware estrechamente integrado de Apple o los chips especializados de Qualcomm. La compañía construye la capa de infraestructura que podría ejecutar la próxima ola de aplicaciones de IA en todos los dispositivos.

Los problemas actuales con la aplicación (instalación difícil, respuestas incorrectas ocasionales y un rendimiento variable en todos los dispositivos) probablemente desaparecerán a medida que Google refine la tecnología. La pregunta más importante es si Google puede tener la llave de la despensa esta transición mientras mantiene su posición dominante en el mercado de IA.

El Colección Edge Ai revela el gratitud de Google de que el maniquí de IA centralizado que ayudó a construir puede no durar. Google abre sus herramientas y hace que el AI en el dispositivo esté ampliamente habitable porque cree que controlar la infraestructura de IA de mañana es más importante que poseer los centros de datos de hoy. Si la organización funciona, cada teléfono inteligente se convierte en parte de la red de IA distribuida de Google. Esa posibilidad hace que este tirada de la aplicación tranquila sea mucho más importante de lo que sugiere su fórmula empírico.